python代码使用k近邻回归算法,对波士顿房价数据进行预测,并画出真实值与预测值的图像对比图
时间: 2024-02-24 07:59:14 浏览: 20
好的,以下是您所需的代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.7 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 构建KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 绘制真实值和预测值对比图
plt.plot(y_test, label='true')
plt.plot(y_pred, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
希望能对您有所帮助!
相关问题
使用k近邻回归算法,对波士顿房价数据进行预测,并画出真实值与预测值的图像对比图python
好的,我可以为您提供代码。但在此之前,需要确保您已经安装了以下库:numpy、pandas、sklearn、matplotlib。
接下来,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 加载波士顿房价数据集
```python
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
```
2. 将数据集拆分为特征和目标变量
```python
X = boston.data
y = boston.target
```
3. 对数据集进行训练集和测试集的划分
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 导入k近邻回归算法
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
```
5. 创建k近邻回归模型并进行训练
```python
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
```
6. 对测试集进行预测
```python
y_pred = knn.predict(X_test)
```
7. 绘制真实值与预测值的对比图像
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 将数据集拆分为特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target
# 对数据集进行训练集和测试集的划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建k近邻回归模型并进行训练
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 绘制真实值与预测值的对比图像
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
希望对您有所帮助!
使用k近邻回归算法,对波士顿房价数据进行预测,并画出真实值与预测值的图像对比图
好的,我来回答你的问题。
首先,k近邻回归算法是一种基于实例的学习方法,它通过找到与给定样本最相似的k个样本来进行预测。在波士顿房价数据中,我们可以使用k近邻回归算法来预测房价。
其次,为了画出真实值与预测值的图像对比图,我们需要将数据分成训练集和测试集。然后,使用训练集来训练模型,使用测试集来测试模型的性能,并预测测试集中的房价。
最后,我们可以使用Python中的scikit-learn库来实现k近邻回归算法,并使用matplotlib库来画出真实值与预测值的图像对比图。具体实现步骤如下:
1. 导入所需库和数据集
```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
```
2. 将数据集分成训练集和测试集
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 训练模型并预测测试集中的房价
```
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
```
4. 画出真实值与预测值的图像对比图
```
plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
运行以上代码,即可得到真实值与预测值的图像对比图。